1.
规则驱动：你能够穷举所有的规则，就可以把这些规则都列到计算机里，让计算机按照穷举的规则来完成，最典型的就是IT信息系统。
2.
模型驱动（算法驱动）：基于回归和分类的机器学习算法，知道它的输入，也知道它的输出，也知道它的算法的根由是什么。如果需要一些精确性的运算，那么应该用机器学习中间的算法。
3.
数据驱动（概率驱动）：不需要非常准确，也不需要知道它为什么是这样的，一些模糊性的东西，可以用大语言模型来进行运算。它是多层神经网络的算法，通过大参数和大数据量的运算，来告诉你大概率是什么。它可以更加像人一样说人话，更利于人类理解。
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